因为索引上的没有数据行的可见性信息(Index Only Scan operation must visit the heap to check if the row is visible.)所以在vacuum之前,强制使用index only scan的过程中,对于任何一行数据都要回表进行可见性判断,因此会产生大量的shared hit。
可以看到在对idx_c5上执行了一个Bitmap Index Scan,由于Bitmap Index Scan记录的是符合条件的记录所在的block,而非记录的指针,通过类似于Oracle位图索引的检索模式进行数据的筛选,然后对这些位图信息指向的block排序后再进行回表(查询),Bitmap Index Scan之后有一个Recheck Cond是因为解析block的时候需要Recheck 。 参...
Recheck Cond: (letter='d'::text)-> Bitmap Index Scan on i_sample (cost=0.00..4.29rows=5width=0) Index Cond: (letter='d'::text) (4rows) postgres=# postgres=# EXPLAIN SELECT *FROM sample WHERE letter='k'; QUERY PLAN---Index Scanusingi_sample on sample (cost=0.00..8.27rows=1wi...
postgres-# SELECT substring(relname, 1, 1), repeat('x', 250) postgres-# FROM pg_class postgres-# ORDER BY random(); SELECT 291 postgres=# postgres=# CREATE INDEX i_sample on sample (letter); CREATE INDEX postgres=# postgres=# CREATE OR REPLACE FUNCTION lookup_letter(text) RETURNS SETO...
Index Cond: (id = 300) Total runtime: 42.876 ms (8 rows) postgres=# 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 就是说,bitmap index scan 就相当于 index scan。只是它们需要组合起结果来,所以被称为 Bitmap Index Scan。
createindexidx_test_1ontestusinggin (arr); 4、查询,分析 postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select *fromtest where arr && array[1,2,3]; QUERY PLAN --- Bitmap Heap Scan on public.test (cost=808.96..13148.92rows=23402width=36) (actualtime=14.295..52.321rows=29605lo...
(9 rows)postgres=# select avg(i)fromtable5 wherec1=1andi<1000000; avg --- 501131.321720902376 (1 row) Time: 15862.531 ms (00:15.863) 位图扫描的index scan阶段没有使用并行,heap scan阶段开始使用并行,所以总体效率没有index scan高。 为什么bitmap index scan阶段没...
位图扫描分为Bitmap Index Scan和Bitmap Heap Scan 两个阶段。 Bitmap Index Scan:扫描btree index的数据,构建并返回TID Bitmap; Bitmap Heap Scan:依赖下层算子返回的TID Bitmap,扫描heap data,返回符合条件的tuple数据。 Bitmap Index Scan Scan算子都有相同的三个阶段Init/Exec/End: 在Init阶段初始化扫描需要...
这里的Bitmapset 并不是指通常Postgres 查询计划中的Bitmap Scan算子。而且由于Greenplum中还在Postgres 基础之上实现了一种类似Bitmap ,可落盘的索引叫Bitmap Index,这里也不是指这个。 不得不说,这是一个很好的题目。对于一个开发者来说,Bitmapset其实在Postgres内部非常常见,比如收集一些表的OID,去掉重复的,以...
create index on test_btree using btree(bar); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 复制 而后,我们分别在 test_bitmap 和 test_btree 上运行相同的查询: postgres=# explain (analyze, costs off) select * from test_bitmap where foo = 52 or bar...